Álgebra lineal en Python

scipy.linalg va más allá de numpy: descomposiciones, funciones de matrices, solvers.

import numpy as np
from scipy import linalg

A = np.array([[4.0, 1.0], [1.0, 3.0]])
b = np.array([1.0, 2.0])

print(linalg.solve(A, b).round(4))
print(round(linalg.det(A), 3), round(linalg.norm(A), 4))

valores, vectores = linalg.eigh(A)
print(valores.round(4), vectores.shape)

lower = linalg.cholesky(A, lower=True)
print(np.allclose(lower @ lower.T, A))
print(linalg.expm(np.zeros((2, 2))).round(1))

Cómo funciona

1. lu, qr y cholesky son las descomposiciones estándar.
2. eigh es el caso simétrico, y más rápido que eig.
3. expm es la exponencial de matriz, no elemento a elemento.

Palabras clave y builtins usados aquí

• as
• print
• round

El intento, en números

Líneas

15

Caracteres a escribir

402

Tokens

155

Ritmo de tres estrellas

110 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 110 tokens por minuto, este intento toma unos 85 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 1 de 3 en Álgebra lineal y señales; paso 16 de 23 en Computación científica con SciPy.

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